TK6920重型落地镗铣床的故障类型判别.pdf

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1、TK6920重型落地镗铣床的故障类型判别术潘尚峰(清华大学机械工程系，北京100084)摘要：将现场收集到的TK6920型重型落地镗铣床的故障间隔时间进行整理，绘制出概率密度曲线和累积概率曲线，据此初步判断故障间隔时间服从二参数威布尔分布，并对分布模型进行了拟合检验，最后建立了故障间隔时间的二参数威布尔分布模型，同时给出了平均故障时间MTBF的点估计值和观测值。由于二参数威布尔分布模型的形状参数m<1，可以判断该型重型机床的故障以早期故障为主，应着手制定早期故障试验规范来降低故障率。关键词：故障间隔时间；威布尔分布；MTBF；重型机床中图分类号：TH137文献标

2、识码：AFaulttypeidentificationofTK6920heavydutyfloorboring——millingmachinetooPANShangfeng(DepartmentofMechanicalEngineering，TsinghuaUniversity，Beijing100084，CHN)Abstract：ThetimebetweenfaultscollectedintheTK6920typeheavydutyfloorboring—millingmachinetoolareprocessed，andtheprobabilitydens

3、itycurvesandcumulativeprobabilitycurvesaredrawn．AccordingtothecurvesdrawnthetimebetweenfaultsobeystwoparameterWeibulldistribution，andthefittinggood-Bessofthedistributionmodelistested．ThetwoparameterWeibulldistributionmodeloftimebetweenfaultsisestablishedintheend，andatthesametimethepo

4、intestimationvalueandtheobservationval-ueofmeantimebetweenfaultsreferredtoasMTBFaregiven．AsaresultoftheshapeparameteroftheobtainedWeibulldistributionislessthan1，itcandeterminethatthefaultsofthistypeofheavyma-chinetoolmainlyconsistoftheearlierfaults，andtheearlyfaultstestspecifications

5、houldbeformulatedtoreducethefaultrate．Keywords：timebetweenfaults；Weibulldistribution；meantimebetweenfaults；heavymachinetool为了提高TK6920型重型落地镗铣床的可靠性水尺度参数叼反映了代表产品可靠性水平的MTBF值。平，首先需要判断故障类型(早期、偶然期和耗损期)。借助产品故障间隔时间分布模型的分布参数可以判别故障发生期，因此首先要建立TK6920型重型落地镗铣床故障间隔时间分布模型，然后根据分布模型参数来判断其故障发生期，并提出提高其可靠

6、性水平的解决措施。威布尔分布是一般机电产品故障间隔时间分布的图1二参数威布尔分布密度函数典型模型，当形状参数m和尺度参数叼取不同值时，故障间隔时间分布模型建立及MTBF评估的基本分布密度函数f(t)的曲线形状不同，如图1所示。在产品故障分析中，形状参数m与产品故障机理相联思路是先进行分布模型的初步判断和假设检验。将现系，不同的m值伴随着不同的故障机理。当m1时，呈现出耗损故障。隔时间分布模型

7、的类型，然后再对分布模型进行拟合困家科技重大专项“高档数控机床与基础制造装备”资助项目(2013ZX04013—0l1)国；到2015~÷1．DesignandRech设计与研究度检验，最后建立故障间隔时间分布模型，根据模型分故障总次数，本试验为58次。组中值t、组中故障次布参数给出产品故障机理和可靠性水平。数、组中故障频率如表1所示。1TK6920型重型落地镗铣床故障间隔时由表1中数据绘制出的概率密度函数曲线如图2间分布模型的初步判断所示。由图2可知，故障间隔时间的概率密度曲线呈单调下降趋势。由概率论可初步判断，该型重型机床建立威布尔分布模型首先需要对观测值进

8、行分布的故障间隔时间不会